Jacket Matrices: Construction and Its Application for Fast Cooperative Wireless signal Processing[27]에 소개된 Jacket 행렬로부터 일반화된 의사 Jacket 행렬에 대한 특성과 생성에 관한 정리가 발표됐다. 본 논문에서는 MIMO 채널과 같이 $2{\times}4$, $3{\times}6$ 같은 비정방 행렬에서의 의사 Jacket 역행렬에 대한 예제를 제안했다. 또한 의사 MIMO 특이값 분해 (SVD, Singular Value Decomposition) channel을 추론하여 적용하였으며 안테나 어레이를 분할하여 추정하는 채널을 기반으로 SVD를 활용하는데 적용하였다. 이것은 MIMO 채널 및 고유값 분해 (EVD, Eigen Value decomposition) 등에 사용할 수 있다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권5호
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pp.508-514
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2007
Properties and potential applications of the block pulse response circulant matrix (PRCM) and its singular value decomposition (SVD) are investigated in relation to MIMO control and identification. The SVD of the PRCM is found to provide complete directional as well as frequency decomposition of a MIMO system in a real matrix form. Three examples were considered: design of MIMO FIR controller, design of robust reduced-order model predictive controller, and input design for MIMO identification. The examples manifested the effectiveness and usefulness of the PRCM in the design of MIMO control and identification. irculant matrix, SVD, MIMO control, identification.
차세대 이동 및 우선통신 시스댐은 현재보나 얘우 큰 고속의 데이터 전송과 시스템 용량을 요구하고 였으며 이러한 요구를 충족시키기 위해서 복수의 안테나를 사용하여 송수신을 하는 MIMO(m 비 tiple input, multiple output) 기술이 널리 연구되고 있다 이 논문은 다수의 안테나를 가지고 있는 기지국, 소수의 안테나를 가지고 있는 단말기의 하향 링크에서 스케터령과 변동이 적으며 평탄한 페이딩 채널을 가정한다. 단영 사용가 MIMO 시스템에서 가지국이 채널상태정보를 가지고 있다연 SVD(singular value decomposition) 와 water filling 읍 사용 한 MIMO 기숭이 최대의 채널용량을 이룬다. 그러나 복수 사용자 시스템의 경우에는 공간분할 다중접속 기술을 이용하여, 보다 큰 전체 채널용량을 얻는 것이 가능하다 이 논문은 복수 사용가 시스템에서 각 사용자에게 복수 의 데이터 스트림을 전송하는 MIMO 공간분할 다중접속 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 SVD 기반의 MIMO 기술이나 스마트 안테나를 사용한 공간분항 다중정속 기술보다 더 큰 전체 채널용량을 얻을 수 있다.
Spatial multiuser access is investigated for the reverse link of multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) systems. In particular, we consider two alternative a aches to spatial multiuser access that adopt the same detection algorithm at the base station: one is a closed-loop approach based on singular value decomposition (SVD) of the channel matrix, whereas the other is an open-loop approach based in space-time block coding (STBC). We develop multiuser detection algorithms for these two spatial multiuser access schemes based on the minimum mean square error (MMSE) criterion. Then, we compare the bit error rate (BER) performance of the two schemes and a single-user MIMO scheme. Interestingly, it is found that the STBC approach can provide much better BER performance than the SVD approach as well as than a single-user MIMO scheme.
고속데이터 전송이 요구되는 경우, OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 다중경로에 의해 발생되는 주파수 선택성 페이딩에 쉽게 대처할 수 있다는 장점 때문에 다양한 고속 무선 통신 시스템에 채택되어왔다. 본 논문에서는 최적의 적응 비트로딩 알고리즘을 제안하고, 이를 확인하기 위해 SISO(Single Input Single Output)-OFDM 시스템에 이 알고리즘을 적용하고 고정 변조를 사용하는 SISO-OFDM과 비교 분석 하였다. 특히 다중 경로페이딩 채널에서 채널을 알고 있는 경우, MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시스템의 적응 비트로딩을 시험하기 위해, 특이치 분해(SVD : Singular Value Decomposition)를 사용하여 MIMO 채널을 SISO 채널로 병렬 분해하여, 제안한 적응비트로딩 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 결과, 적응 비트로딩 MIMO-OFDM 시스템은 SISO-OFDM 시스템 보다 BER 성능이 우수함을 확인하였다.
최근 무선 인터넷 수요의 증가와 더불어 WLAN의 표준화 작업도 활발히 진행 중이다. IEEE 802.11e에서 통신 품질 보장과 함께 데이터 전송속도가 54Mbps 이상의 성능을 보이고 있지만 아직까지 사용자들의 요구에 부응하지 못하고 있는 것이 현실이다. IEEE802.11e다음 버전인 IEEE 802.11n의 연구 동향은 크게 두 가지로 MAC 계층에서 패킷 간의 Aggregation을 통하여 시스템 처리량을 높인 결과와 PHY 계층에서 MIMO 시스템을 적용하여 데이터 전송속도를 높인 결과로 정리될 수 있다. 그러나 아직까지 MAC 계층과 PHY 계층의 연동을 고려하여 IEEE 802.11n의 성능 분석을 보인 결과는 발표되지 않았다. 그래서 본 논문에서는 IEEE 802.11n 시스템에서 MAC계층과 PHY 계층의 연동을 고려하여 성능을 분석한다. MAC 계층에서의 A-MPDU 기반 하에 PHY 계층에서 MIMO 방식을 적용한다. MIMO 방식은 실내용 WLAN MIMO TGn 채널 모델의 사용과 함께 SVD 기법을 적용하여 분석하였고, 결과적으로 기존의 방식에 비해 데이터 전송속도의 증가와 처리량이 향상되었음을 보인다. 또한, MAC과 PHY의 연동을 고려하여 현실성 있는 시뮬레이터인 Ns-2를 사용하기로 한다.
LTE-A (Long Term Evolution-Advanced) 이후 무선 통신 시스템에서는, 시스템 전송률의 향상을 위해 증가한 개수의 입출력 안테나를 사용하는 MIMO (multiple-input multiple-output) 시스템이 활용될 것이다. 이러한 증가한 개수의 안테나 어레이를 사용하는 경우, 채널 정보의 궤환에 있어서 과도한 오버헤드가 문제가 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 상황에서 채널 정보의 궤환 오버헤드를 줄이기 위한 방안과, 특히 수신단에서 두 개 혹은 그 이상의 수신 안테나를 사용하는 다중 랭크 전송시의 적용 방안을 제안한다. 수신단에서 송신단으로 일시에 궤환되는 정보의 양을 줄이기 위해 안테나 어레이를 분할하여 추정하는 채널을 기반으로 특이값 분해 (SVD, Singular Value Decomposition)를 활용하는 빔포밍 방안을 제시한다. SVD의 연산과정의 특성 상, 분할된 행렬에 대한 SVD 연산은 원 행렬의 특성을 상실시킬 수 있으므로 이에 대한 대응 방안에 대해서도 설명한다.
Two different issues, design of reduced-order robust model predictive control and input signal design for identification of a MIMO system, are addressed and design techniques based on singular value decomposition(SVD) of the pulse response circulant matrix(PRCM) are proposed. For this, we investigate the properties of the PRCM, which is a periodic approximation of a linear discrete-time system, and show its SVD represents the directional as well as the frequency decomposition of the system. Usefulness of the PRCM and effectiveness of the proposed design techniques are demonstrated through numerical examples.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.1959-1975
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2011
Adaptive Bit Loading (ABL) in Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (MIMO-OFDM) is often used to achieve the desired Bit Error Rate (BER) performance in wireless systems. In this paper, we discuss some of the bit loading algorithms, compare them in terms of the BER performance, and present an effective and concise Adaptive Grouped Loading (AGL) algorithm. Furthermore, we propose a "weight factor" for loading algorithm to converge rapidly to the final solution for various data rate with variable Signal to Noise Ratio (SNR) gaps. In particular, we consider the bit loading in near optimal Singular Value Decomposition (SVD) based MIMO-OFDM system. While using SVD based system, the system requires perfect Channel State Information (CSI) of channel transfer function at the transmitter. This scenario of SVD based system is taken as an ideal case for the comparison of loading algorithms and to show the actual enhancement achievable by our AGL algorithm. Irrespective of the CSI requirement imposed by the mode of the system itself, ABL demands high level of feedback. Grouped Loading (GL) would reduce the feedback requirement depending upon the group size. However, this also leads to considerable degradation in BER performance. In our AGL algorithm, groups are formed with a number of consecutive sub-channels belonging to the same transmit antenna, with individual gains satisfying predefined criteria. Simulation results show that the proposed "weight factor" leads a loading algorithm to rapid convergence for various data rates with variable SNR gap values and AGL requires much lesser CSI compared to GL for the same BER performance.
본 연구에서는 SVD (Singular Value Decomposition)를 이용하여 다중입력과 다중출력을 가지는 시스템에서의 입력을 알아내기 위해 역변환 필터를 구현하였다. SISO (Single-Input and Single-Output)시스템의 입력과 출력의 관계에 대한 행렬공식화 작업을 확장하여 MIMO (Multi-Input and Multi-Output)시스템에 적용하였다. 그리고 시간영역과 주파수영역에서 최소위상 (Minimum phase)시스템과 비최소위상 (Non-minimum phase)시스템에 대한 그 역벽환에 대해 알아보았으며 비최소 위상요소에 대한 효과적인 역변환을 위해 SVD를 도입하였다. 먼저 전체시스템 행렬의 특이값 (singular value)을 계산하고 시스템의 위상에 대해 알아본다. 전체시스템이 비최소 위상인 경우 하나 이상의 매우 작은 특이값을 가지며 이는 시스템의 최소 위상/비최소 위상에 대한 정보를 가짐을 알 수 있다. 이를 이용하여 전체시스템에 대한 근사적인 역변환 필터를 구할 수 있으며 보다 근사적인 역변환 필터를 얻기 위하여 특이벡터를 이용하여 근사적인 역변환 필터를 얻었다. 수치적 예는 이러한 역변환 필터 행렬의 이용에 대한 잠재성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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